Machine learningNetwork science

การตรวจจับชุมชนแบบถ่วงน้ำหนัก

การตรวจจับชุมชนแบบถ่วงน้ำหนัก (Weighted community detection) ระบุกลุ่มที่เชื่อมต่อกันอย่างหนาแน่น หรือชุมชน ในเครือข่ายที่เส้นเชื่อมมีค่าความแข็งแรงเป็นตัวเลข (น้ำหนัก) โดยการรวมน้ำหนักของเส้นเชื่อมเข้ากับฟังก์ชันโมดูลาริตี (modularity function) จะเผยโครงสร้างที่การเชื่อมต่อแบบไบนารีเพียงอย่างเดียวจะมองข้ามไป: โหนดสองโหนดที่เชื่อมต่อกันด้วยเส้นเชื่อมที่แข็งแรงจะถูกพิจารณาว่ามีความคล้ายคลึงกันมากกว่าสองโหนดที่เชื่อมต่อกันด้วยเส้นเชื่อมที่อ่อนแอ อัลกอริทึม Louvain เป็นการนำไปใช้ในทางปฏิบัติที่แพร่หลายที่สุด

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

แหล่งอ้างอิง

  1. Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), P10008. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008
  2. Newman, M. E. J. (2004). Analysis of weighted networks. Physical Review E, 70(5), 056131. DOI: 10.1103/PhysRevE.70.056131

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Community Detection in Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/th/network-analysis/weighted-community-detection

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateWeighted Community Detection (Weighted Community Detection in Networks). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/network-analysis/weighted-community-detection · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026